Введение
Matplotlib - популярная библиотека визуализации данных на Python. Она предоставляет простой в использовании интерфейс для создания широкого спектра визуализаций, начиная от простых линейных графиков и заканчивая сложными тепловыми картами. В этом практическом занятии мы рассмотрим основы Matplotlib и создадим простой линейный график с использованием стиля "fivethirtyeight".
Советы по использованию ВМ
После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируем библиотеки Matplotlib и NumPy
Первым шагом является импорт библиотек Matplotlib и NumPy. NumPy - это фундаментальная библиотека для научных вычислений в Python, которая предоставляет мощные массивы и функции линейной алгебры.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Устанавливаем стиль "fivethirtyeight"
Стиль "fivethirtyeight" копирует стили из популярного новостного сайта FiveThirtyEight.com, основанного на данных. Мы будем использовать этот стиль для нашей визуализации.
plt.style.use('fivethirtyeight')
Создаем данные для линейного графика
В этом шаге мы создадим данные для нашего линейного графика. Мы будем использовать функцию linspace из NumPy для создания массива равномерно распределенных значений между 0 и 10. Также мы сгенерируем некоторый случайный шум с использованием функции random.randn из NumPy.
x = np.linspace(0, 10)
np.random.seed(19680801)
noise = np.random.randn(50)
Создаем объекты Figure и Axes
Далее мы создадим объекты Figure и Axes с использованием функции subplots из Matplotlib. Объект Figure представляет собой целое изображение, а объект Axes представляет собой отдельный график внутри изображения.
fig, ax = plt.subplots()
Строим график данных
В этом шаге мы построим график данных на объекте Axes с использованием функции plot из Matplotlib. Мы построим шесть разных линий с разными наклонами и случайным шумом.
ax.plot(x, np.sin(x) + x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + 0.5 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + 2 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) - 0.5 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) - 2 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + noise)
Задаем заголовок и метки
В этом шаге мы зададим заголовок и метки для графика с использованием методов set_title, set_xlabel и set_ylabel объекта Axes.
ax.set_title("'fivethirtyeight' style sheet")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
Показываем график
Наконец, мы покажем график с использованием функции show из Matplotlib.
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии мы узнали, как создать простой линейный график с использованием стиля "fivethirtyeight" в Matplotlib. Мы рассмотрели основы создания объекта Figure и Axes, построения данных и задания заголовка и меток для графика. С этими навыками вы можете создавать широкий спектр визуализаций с использованием Matplotlib.